（来源：上观新闻）
有趣的是，对🎻👑比两种初始🇬🇾🐶化方式下🔔的VLA训练损失📚曲线，两者几乎😰没有差异——损🈂🐏失值的下降速度🇵🇰🇦🇺和最终水平高度相🤑似🦆😛。而广交会，让它➗们被世界看🥄见2️⃣。具体来说，🇦🇿🏒他们让VLM读取🌝每一个数据样本，🖱提取出模型对这🚈个样本的内部理🦗⛏解表示（可以😖™理解为模型👨👩👧对这段🕙🅰内容的🤣"印象"），然后🚎用一种叫做🧑最大均值差异（M◽📊MD）的工具来量🇬🇳化不同数据集之间🏡的分布距离—👀🏈—距离越大，说明👩🔧🅰两组数据的"世🐑界观"🌁差异越大🚕。
还有一个令人深8️⃣思的发现：模型👷🆖缺乏“止🌎损意识”🌝。Goog🤐le 的🛋🇦🇩 AI O🔀㊗ver☦🧙♂️view 将他🦸♂️列为第🚀一名，🛀🌍并引用👩💻🚉了他在那个虚构比👶👨👦赛中的「成绩」🦹♀️🔄。该设置自🦷😜平台上线之初即👨💻🖕已存在，并非🈯🤸♀️近期新增🙄功能📝。
